大数据审计分析的主体主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与整理：这是大数据审计分析的第一步，需要对大量的数据进行收集、整理和清洗，以便后续的分析工作能够顺利进行。在这个过程中，可能需要使用到各种数据处理工具和技术，如数据挖掘、数据可视化等。
2. 数据分析与挖掘：在数据收集和整理完成后，接下来需要进行数据分析和挖掘。这包括对数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等操作，以发现数据中的潜在规律和模式。在这个过程中，可能需要使用到各种数据分析方法和算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
3. 风险评估与预警：通过对数据分析结果的分析，可以对数据中的异常情况进行识别和评估，从而对潜在的风险进行预警。这有助于企业及时发现并处理问题，避免损失的发生。在这个过程中，可能需要使用到各种风险评估方法和模型，如贝叶斯网络、模糊逻辑等。
4. 审计报告与决策支持：在完成数据分析和风险评估后，需要将结果整理成审计报告，为企业的决策提供支持。在这个过程中，可能需要使用到各种报告生成方法和工具，如Excel、PowerPoint等。同时，还需要根据审计结果制定相应的审计策略，以提高企业的风险管理能力。
5. 持续监控与优化：在完成一次审计分析后，还需要对分析结果进行持续监控，以便及时发现新的问题并进行优化。这可以通过定期更新数据、调整分析方法等方式实现。在这个过程中，可能需要使用到各种监控技术和方法，如实时数据流处理、机器学习等。
总之，大数据审计分析的主体主要包括数据收集与整理、数据分析与挖掘、风险评估与预警、审计报告与决策支持以及持续监控与优化等方面。这些主体相互协作，共同完成了大数据审计分析的任务，为企业的风险管理提供了有力支持。
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